brunch

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

by 인터비즈 Aug 26. 2020

데이터에 근거한 보고서 아니면 안 받습니다

기업이 빅데이터 시대서 앞장서는 법

[DBR/동아비즈니스리뷰] 4차 산업혁명과 빅데이터 시대의 5대 핵심 기술은 소셜미디어, 모바일, 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터다. 이 5대 기술은 다양하게 얽히며 사람들의 소비와 행동 양식을 변화시키고 산업과 사회, 문화, 정치 대부분이 영향을 받는다.

기업이 이 5대 핵심 기술을 새로운 도구로 활용해 자신의 비즈니스를 혁신하는 건 거스를 수 없는 흐름이다.

다행히 최근 많은 기업이 비즈니스를 디지털화해 전략적 차원에서 혁신을 구체화하기 시작했다. 그럼에도 여전히 다수의 기업은 디지털 혁신을 추진하는데 큰 어려움을 겪는다. 이런 상황은 기업 경영자 입장에서 심각한 도전이다.

비즈니스를 조금 개선하는 정도가 아니라 재창조하는 변화를 해야 하는데 어디에, 어떻게 투자할지 모르기 때문이다. DBR 274호에 실린 기사를 통해 경영자가 이런 문제점을 극복하고 디지타이징 비즈니스를 성공적으로 수행할 수 있는 로드맵, 이른바 빅데이터 리더십으로 가는 로드맵을 요약해 소개한다.

경영자 자신부터 근본적 변화 필요해

1. 데이터 기반으로 경영하겠다는 확고한 신념을 가져라

대부분의 리더는 다양한 경험 속에서 산전수전을 다 겪으며 그 자리에 오른 사람들이라 대개 독선적인 경향이 강하다. 하지만 기업 환경이 스마트폰, SNS, 모바일, 클라우드, 빅데이터로 빠르게 변화한 상황에서 넘쳐나는 데이터를 경쟁 우위 수단으로 삼지 않으면 곧 도태될 수밖에 없다.

데이터 분석을 바탕으로 경쟁 우위를 확보·유지하려는 신념을 확고하게 갖고 디지털 혁신을 진두지휘해야 한다. 디지털 혁신은 비즈니스모델, 조직, 운영관리 등 기업 전반을 변화시키는 것이다. 이런 변화는 꼭 해내겠다는 리더의 절박감과 강한 의지로 적극 추진해야 실현될 수 있다.

2. 자신의 경험이나 감에 의한 의사결정 방식을 버려라

출처ㅣ게티이미지뱅크, 인터비즈 재가공

대부분의 리더는 자신의 경험이나 감을 바탕으로 의사결정을 하고 그 결정을 자랑스러워한다. 특히 중요한 결정은 더 직관으로 내린다. 지금까지 그래왔고, 그래서 지금의 리더 자리에 올랐기 때문이다. 하지만 감에 의한 의사결정이 데이터에 근거한 의사결정보다 효율이 매우 낮다는 것은 모두가 인정하는 사실이다.

디지털 혁신을 하려는 리더는 반드시 데이터에 근거해 의사결정하는 습관을 가져야 한다. 습관적으로 감에 의해 의사결정을 하는 버릇과 충동을 극복하는 것이 디지털 전환 시대의 리더가 갖춰야 할 필수 덕목이다.

리더가 “디지털 혁신은 혁신이고, 나는 내 방식대로 실제 의사결정은 경험과 감에 의해서 한다”라고 하면 기업 전체가 절대 데이터 기반 문화로 바뀔 수 없다.

3. 데이터를 요구하라

디지털 혁신을 위해 가장 중요하고 비용도 들지 않는 출발점이 있다. 바로 ‘숫자’를 요구하는 것이다. 경영자가 매일 받는 보고(서)에는 종종 문제 해결을 위한 대책이나 제안이 들어있다. 하지만 그 제안이 데이터에 근거하지 않은 것이라면 아예 보고서를 읽지도 마라.

정확한 증거에 입각해 보고와 의사소통을 하는 환경을 조성하려면 리더가 먼저 데이터를 요구해야 한다. 데이터에 근거한 보고서 속에는 무엇에 대해, 어떤 과정을 거쳐, 어떻게 생각하고 있느냐가 함축돼 있으므로 그 주장을 객관적으로 판단할 수 있다.

리더가 일관되게 숫자를 요구한다면 직원은 데이터 분석을 배울 수밖에 없고, 데이터 기반의 의사소통과 의사결정 체계가 기업 내에 빠르게 확산할 것이다.

4. 최소한의 분석적 지식을 익혀라

모든 경영자가 분석적 지식을 갖고 있진 않다. 분석 지향 경영자에게 필요한 것은 데이터와 분석의 효용에 대한 강한 확신과, 직원들을 분석적으로 생각하고 행동하게끔 밀어붙일 의지와 용기다. 그것이 제일 중요하고 때론 그것으로 충분하다.

물론 분석의 주요 단계에서 여러 관련 이슈를 함께 고민하고 토론할 때 그 이슈와 내용을 이해할 수 있는 정도의 지식을 갖는다면 이상적일 것이다. 그런 측면에서 경영자도 필요시에 최소한의 분석적 지식을 익히려는 자세를 가져야 한다.

특히 데이터 관련 이슈(수집, 가공, 저장 등)와 왜, 언제, 어떤 기법을 사용하는지 기초만이라도 공부한다면 직원들과 문제 해결 과정에서 편하게 토론할 수 있다.

'분석' 기반으로 한 경영 체계 구축

1. 데이터 담당 임원(CDO)을 임명하라

디지털 혁신의 핵심은 역동적으로 변화하는 시장과 고객에 대해 데이터 분석에서 인사이트를 추출해 빠르고 적절하게 대응하는 것이다. 따라서 데이터에 대한 이해와 관리, 데이터를 비즈니스를 위한 전략적 자산으로 활용하는 능력을 가진 데이터 담당 임원(Chief Data Officer, CDO)이 필요하다.

지금까지 이런 임무는 대부분 최고정보책임자(Chief Information Officer, CIO) 책임 아래 IT 부문에서 담당했기 때문에 굳이 CDO가 필요한가 의문이 들 수도 있다. 하지만 IT 부문과 분석 결과를 필요로 하는 현업(마케팅, HR, 세일즈 등)의 요구 사이에 커다란 갭이 존재하기 때문에 필요한 존재다.

기업의 IT 서비스 요구를 최소한으로 충족하기 위한 업무만도 급급한 실정인 IT 부문에 디지털 혁신을 주도하라는 추가적 책임을 맡길 순 없다. 물론 데이터 수집이나 관리는 IT 부문이 잘할 수 있을 것이다. 그러나 IT 부문은 데이터를 전략적으로 활용하거나 데이터 속에서 패턴을 찾아내는 것에 능통하지 못하다.

이러한 갭에 다리를 놓는 것이 CDO다. CDO는 기업의 비즈니스와 데이터를 잘 이해하고 관리할 뿐 아니라 적절하게 분석해 기능별 실시간 의사결정에 투입하는 책임을 맡는 사람이다.

2. 데이터 분석적 기업 문화를 조성하라

출처ㅣ게티이미지뱅크, 인터비즈 재가공

① 보고서 형식을 데이터 분석이 포함되도록 바꿔라

보고(서)의 형식도 아예 데이터에 근거한 대책이 들어있도록 바꾸는 것이 좋다. 바람직하지 않은 현상이 나타나는 원인, 실적이 부진한 근본적 이유를 데이터에서 찾고, 또한 데이터 분석에 기반해 대책을 제시하는 보고서가 되도록 하기 위함이다.

그런 내용이 자연스럽게 포함되는 보고서를 작성하기 위해선 현황 데이터를 바탕으로 문제를 인식해 그것을 해결하려는 것에서 시작해야 한다. 여기서 중요한 건 문제가 무엇인지, 왜 이 문제를 해결해야 하는지, 문제 해결을 통해 무엇을 달성할지 명확히 해야 한다.

② 분석 지원 체계를 수립하라

이상적인 분석적 기업 문화는 대부분의 직원이 데이터나 분석을 직무에서 활용하며 그것을 바탕으로 의사결정을 하고, 기업 내에서 데이터와 분석을 위한 옹호자가 되는 것이다. 하지만 대부분 직원은 매우 제한된 지식을 갖고 있다. 그러므로 직원들의 분석 능력을 높이기 위한 지원 체계를 갖춰야 한다.

첫째는 다양한 통계 분석 도구(하드웨어, 소프트웨어 솔루션 등)를 기업 내에서 구비해 직원들이 분석을 용이하게 할 수 있도록 하는 것이다. 둘째는 분석 지원팀을 운영해 직원들이 필요한 경우 어느 때나 전문적 도움을 받을 수 있도록 하는 것이다.

③ 분석적 역량과 노력을 측정하고 보상하라

기업 문화 형성에 있어 중요한 요소 중 하나는 고과·보상 체계다. 직원들로 하여금 분석적으로 업무하도록 동기부여하려면 분석적 역량과 노력을 적절히 측정하고 보상하는 것이 필수다.

하지만 대부분 기업에서 분석적 역량이나 노력은 고과 항목에 들어있지 않다. 잘 정의된 분석적 목표를 수립하고, 객관적으로 측정해 보상할 수 있도록 고과 체계를 보완하고 실행해야 한다.

3. 분석 전문 인력을 확보하라

디지털 혁신이 성공하기 위해선 데이터 사이언티스트라고 불리는 분석 전문 인력을 확보하는 것이 필수다. 그 예로, 구글은 페이스북과 치열한 경쟁 끝에 딥마인드를 인수했다. 그 후 1년 반 만에 알파고를 개발, 인류의 위대한 도전이라고 불리는 바둑 문제(최고의 프로 바둑기사를 이기는 것)를 풀어 전 세계를 놀라게 했다.

대부분 기업이 우수한 데이터 사이언스를 구하는 데 애를 먹는다. 어렵게 구한다 해도 인력의 수요·공급 불균형으로 몸값이 매우 비싸다. 더욱이 이렇게 구한 전문가를 바로 현장에서 써먹을 수도 없다. 그들이 해당 기업의 비즈니스, 데이터, 현안을 이해하는 데 시간이 걸리기 때문이다.

그러므로 기업은 우수한 데이터 사이언티스트를 확보하기 위한 노력을 기울이되 동시에 직원들 중 적합한 인재를 선발해 데이터 사이언티스트로 양성할 필요가 있다.

임원들 역시 데이터 분석의 기본 소양을 반드시 갖춰야 한다. 정작 제대로 배우고 돌아온 직원들의 보고서를 임원, 경영진에서 제대로 해석하지 못하면 아무 의미가 없기 때문이다.